Insights from a survey “comments” section: extending research on doctoral well-being
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to better understand the declines in doctoral students’ mental and physical health while pursuing their doctoral degrees, by revealing the major themes of students’ voluntary comments following a survey that primed students to reflect on these topics. Design/methodology/approach The present study used qualitative thematic analysis to uncover themes in doctoral students’ voluntary comments on a large-scale, web-based survey of graduate students’ motivation and well-being. Findings A thematic analysis revealed six major emerging themes: timing in the degree process, work-life balance, health/well-being changes, impostor syndrome, the supervisor and hopelessness. Research limitations/implications The themes uncovered in the present study contribute to the literature by highlighting important underexplored topics (e.g. timing in the degree process, hopelessness) in doctoral education research and they are discussed and situated in the context of existing literature. Practical implications Implications for doctoral supervisors and departments are discussed. Social implications The present study highlights some pressing concerns among doctoral students, as articulated by the students themselves and can contribute to the betterment of doctoral education, thereby reducing attrition, improving the experiences of doctoral students and possibly affording more candidates to achieve a doctoral degree. Originality/value The present study makes the above-mentioned contributions by taking a novel approach and analyzing doctoral students’ voluntary comments (n = 607) on a large-scale, web-based survey. Thus, while some of the themes were primed by the survey itself, the data represent issues/concerns that students perceived as important enough to comment about after already having completed a lengthy questionnaire.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».